La #revoluciónindustrial 4.0 necesita de más científicas de datos

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En plena revolución industrial 4.0, es decir, en esta época en la que los procesos de producción y operación se integran cada vez más con tecnologías inteligentes para que las organizaciones, las personas y los activos sean más eficientes, siguen existiendo obstáculos culturales y sociales que impiden a las mujeres ser protagonistas de esta transformación.

De acuerdo con información de Accenture and Girls Who Code, cuatro de 10 mujeres a nivel mundial dejan las carreras relacionadas a la tecnología debido a factores culturales[1] y en México, de todo el personal vinculado al sector de innovación o tecnológico, sólo 35% son mujeres[2].

En el marco del Día Internacional de las Mujeres y las Niñas en la Ciencia me interesa señalar la necesidad de incorporar a este sector a más mujeres en México y Latinoamérica, toda vez que el 75% de los puestos de trabajo futuros estarán relacionados con estos campos, esto significa que para 2050, la mitad de los empleos que conocemos, desaparecerán[3]” explicó María Helena Rivero, experta en Data Science de la Universidad de Harrisburg de Ciencia y Tecnología, en Pensilvania, EU.

Los datos, la nueva painita del mundo

Si pensábamos que la gema más valiosa del mundo eran los diamantes, estamos equivocados. Existe una todavía más escasa y cara llamada painita, su valor quintuplica el precio por cada gramo de diamantes, y algo así sucede con los datos y la información, que gracias a la ciencia de datos se obtiene de ellos.

A la fecha se sabe que las empresas orientadas por la Ciencia de Datos, también conocidas como “Data Driven Companies” (DDC) generan hasta 22% más utilidades que las que no tienen esta práctica.

A principios del 2020, se calculó que la cantidad de datos que había en el mundo era de aproximadamente 44 zettabytes; es decir, que el número de bytes en el universo digital era 40 veces mayor que el número de estrellas en el universo observable[4].

Adicionalmente, cifras de IDC estiman que para 2025 cada persona conectada tendrá al menos una interacción con datos cada 18 segundos, y considerando que los datos son la fuente más enriquecedora para conocer y anticipar los comportamientos de la industria, sin duda, estamos frente a la nueva painita universal.

Convertir los datos fríos en activos de información, las corporaciones, sin importar su sector o tamaño, requieren crear modelos de análisis que permitan la toma de decisiones casi en tiempo real, más pragmáticas y ajustadas a sus necesidades.

La equidad de género en data science

Sólo el 22% de todos los profesionales que trabajan en inteligencia artificial en todo el mundo son mujeres (WEF, 2018). La situación es aún más crítica con respecto a los investigadores de aprendizaje automático, de los cuales aproximadamente el 12 % en todo el mundo son mujeres.

El desequilibrio de género en la industria puede provocar “sesgos” en el análisis de los datos, mismos que pueden invisibilizar las necesidades de un mercado significativo como el femenino y con ello, provocar exclusión.

Formar más científicas de datos requiere de inspirar el acercamiento de más niñas y mujeres a disciplinas como la estadística y la programación, pero también es necesario ayudarlas a desarrollar habilidades blandas como inteligencia emocional, negociación, liderazgo, comunicación y gestión de tiempo, que serán necesarias para un exitoso desempeño en esta profesión que será determinante para cambiar el futuro”, finalizó María Helena Rivero, experta en Data Science de la Universidad de Harrisburg de Ciencia y Tecnología, en Pensilvania, EU.

El Data Science es una herramienta básica de operación para la toma de decisiones por lo que es necesario incentivar la formación de mujeres analistas, capacitadas en codificación, uso de plataformas de la nube y en procesos de ingeniería de datos, para tomar ventaja de las herramientas actuales utilizadas en esta profesión que será cada vez más demandada.

[1] Accenture and Girls Who Code

[2] http://womenindata.org.mx/

[3]https://lac.unwomen.org/sites/default/files/Field%20Office%20Americas/Documentos/Publicaciones/2020/09/Women%20in%20STEM%20UN%20Women%20Unesco%20EN32921.pdf

[4] https://seedscientific.com/how-much-data-is-created-every-day/

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